REF Recursive Feature Elimination for Random Forests é um método de seleção de recursos baseado em modelo. Ele elimina recursivamente recursos sem importância, construindo um modelo de floresta aleatório e treinando repetidamente o modelo para avaliar a importância de cada recurso. O método REF é implementado através das seguintes etapas:
1. Calcule as pontuações de importância dos recursos do modelo inicial em todos os recursos.
2. Remova o recurso com a pontuação mais baixa e treine novamente o modelo.
3. Repita a etapa 1 e a etapa 2 até que o número de recursos selecionados atinja o número necessário ou atinja os critérios de parada predefinidos.
A vantagem deste método é que a seleção de recursos pode ser realizada sem conhecimento prévio e pode realizar uma triagem eficiente de recursos em conjuntos de dados de alta dimensão. Além disso, o método REF também pode avaliar o desempenho do modelo por meio de validação cruzada para evitar overfitting. No entanto, a desvantagem deste método é que ele é computacionalmente caro, especialmente quando se trata de grandes conjuntos de dados.
Em resumo, o método de eliminação recursiva de recursos REF é um método confiável de seleção de recursos que pode nos ajudar a identificar os recursos mais importantes de um grande número de recursos e melhorar o desempenho preditivo do modelo.
A seguir está um exemplo de código do método de eliminação de recurso recursivo REF para florestas aleatórias usando a biblioteca scikit-learn em Python:
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.feature_selection import RFECV
from sklearn.datasets import make_classification
# 生成一组样本数据
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, n_informative=5, n_redundant=0, random_state=42)
# 定义一个随机森林分类器
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
# 定义REF递归特征消除器，使用5折交叉验证
rfecv = RFECV(estimator=clf, step=1, cv=5, scoring='accuracy')
# 运行REF递归特征消除器，并返回选择的特征
selected_features = rfecv.fit_transform(X, y)
# 输出选择的特征数量和选择的特征的索引
print("Selected Features: %d" % rfecv.n_features_)
print("Feature Ranking: %s" % rfecv.ranking_)
Neste exemplo, primeiro usamos a função make_classification para gerar um conjunto de dados contendo 1.000 amostras e 20 recursos, dos quais 5 recursos são informativos para a variável de destino. Em seguida, definimos um classificador de floresta aleatório e um objeto RFECV para realizar a eliminação de recursos recursivos REF. Por fim, passamos os dados de amostra e a variável alvo para o método fit_transform do objeto RFECV para obter os recursos selecionados. O programa exibe o número de recursos selecionados e a classificação dos recursos.
Versão Python, não depende de módulos
import numpy as np
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
class RandomForestClassifier:
def __init__(self, n_estimators=10, max_depth=None, random_state=None):
self.n_estimators = n_estimators
self.max_depth = max_depth
self.random_state = random_state
self.estimators = []
def fit(self, X, y):
np.random.seed(self.random_state)
n_samples, n_features = X.shape
# 构建随机森林
for i in range(self.n_estimators):
# 从原始数据集中随机抽样，构建一个新的子数据集
sample_indices = np.random.choice(n_samples, n_samples, replace=True)
X_subset, y_subset = X[sample_indices], y[sample_indices]
# 构建决策树模型
tree = DecisionTreeClassifier(max_depth=self.max_depth, random_state=self.random_state)
# 训练决策树模型
tree.fit(X_subset, y_subset)
# 将决策树模型添加到随机森林中
self.estimators.append(tree)
def predict(self, X):
# 预测分类结果
predictions = []
for tree in self.estimators:
predictions.append(tree.predict(X))
return np.mean(predictions, axis=0)
def REF(X, y, n_selected_features):
# 定义一个随机森林分类器
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
# 定义一个包含特征索引和得分的列表
feature_scores = []
# 计算每个特征在随机森林模型中的重要性得分
for i in range(X.shape[1]):
# 选择除第i个特征之外的所有特征
X_subset = np.delete(X, i, axis=1)
# 训练随机森林模型并计算特征重要性得分
clf.fit(X_subset, y)
score = clf.estimators[0].feature_importances_
# 将特征得分添加到列表中
feature_scores.append(score)
# 将得分转换为平均得分
feature_scores = np.mean(feature_scores, axis=0)
# 选择前n_selected_features个特征的索引
selected_feature_indices = np.argsort(feature_scores)[::-1][:n_selected_features]
# 返回所选特征的索引
return selected_feature_indices
# 生成一组样本数据
X = np.random.randn(1000, 20)
y = np.random.randint(0, 2, size=1000)
# 使用REF方法选择5个特征
selected_feature_indices = REF(X, y, 5)
# 输出选择的特征的索引
print("Selected Features: %s" % selected_feature_indices)
Neste exemplo, primeiro definimos um classificador de floresta aleatório implementado por nós mesmos e, em seguida, definimos uma função REF para selecionar os recursos mais importantes. A implementação da função REF é baseada nas seguintes etapas:
1. Defina um classificador de floresta aleatório, que é implementado usando a classe RandomForestClassifier.
2. Defina uma lista feature_scores contendo índices e pontuações de recursos.
3. Calcule a pontuação de importância de cada recurso no modelo de floresta aleatória. Para cada recurso, removemos esse recurso do conjunto de dados original, treinamos um modelo de floresta aleatório e calculamos a pontuação de importância do recurso. Adicionamos as pontuações dos recursos à lista feature_scores.
4. Converta a pontuação do recurso em pontuação média, usando a função np.mean.
5. Selecione o índice dos primeiros recursos n_selected_features, usando np.argsort e [::-1] para alcançar.
6. Retorne o índice do recurso selecionado.
Neste exemplo, usamos algumas funções de numpy e sklearn.tree, mas não usamos nenhum outro pacote externo para implementar a função REF. A ideia central da implementação da função REF é usar o modelo de floresta aleatória para calcular a pontuação de importância de cada recurso e, em seguida, selecionar os recursos mais importantes.